数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式１
関西福祉大学
データサイエンス概論

大学等名プログラム名プログラムを構成する授業科目について① 対象となる学部・学科名称② 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない③ 修了要件「データサイエンス概論」（2単位）の単位を習得すること。
「データサイエンス概論」は、以下の目的を設定している。
【目的】
今後のデジタル社会において、数理・データサイエンス・AIを、日常の生活や仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を主体的に身に付けること。
【授業概要】
この授業では、数理・データサイエンス・AIを実践するにあたって必要となる知識の概論および理論の基礎を学習する。身近なトピックを中心に取りあげ、グループワークや演習を通して、数理・データサイエンス・AIの基礎と、その応用事例、社会との関わりについて学習する。

必要最低単位数2

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施④ 現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
データサイエンス概論
2○○○⑤ 「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
データサイエンス概論
2○○○⑥ 「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフ
ラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
データサイエンス概論
2○○○⑦ 「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
データサイエンス概論
2
○
○
○

1

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
データサイエンス概論
2
○
○
○
○

⑨ 選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目

授業科目

選択項目

⑩ プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素

データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方、人間の知的活動とAIの関係性「データサイエンス概論」（1回目）（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革
命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている

1-1

ビッグデータ、IoT、AI、ロボット、第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「データサイエン
ス概論」（2回目）

1-6

AI等を活用した新しいビジネスモデル、AI最新技術の活用例「データサイエンス概論」（8回目）

1-2

調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど、データのオープン化（オープンデータ）「データサイエンス概論」（3回目）（２）「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常
生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの
1-3

データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)、研究開発、調達、製造、物流、販売、
マーケティング、サービスなど、仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など「データサイエンス概論」（4回目）

2

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】（３）様々なデータ利活用の現場におけるデー
タ利活用事例が示さ
れ、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、デー
タ倫理、ＡＩ社会原則
等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解
をする

1-4

1-5

特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ、データ解析、データ可視化、非構造化データ処理、認識技術、ルールベース、自動化技術「データサイエンス概論」（5回目）

流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ、AI利活用事例紹介「データサイエンス概論」（7回目）

個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト、データ・AI活用における負の事例紹介、データ倫理「データサイエンス概論」（13回目）
3-1

AI社会原則、AIサービスの責任論、データバイアス、アルゴリズムバイアス「データサイエンス概論」（14回目）

3-2

情報セキュリティ、匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「データサイエンス概論」（15回目）

データの種類、データの分布(ヒストグラム)と代表値「データサイエンス概論」（6回目）
2-1（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった
数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの

代表値の性質の違い、データのばらつき、相関と因果、母集団と標本抽出、観測データに含まれる
誤差の扱い「データサイエンス概論」（9回目）
統計情報の正しい理解「データサイエンス概論」（10回目）

2-2

データ表現、データの図表表現、データの比較、優れた可視化事例の紹介「データサイエンス概論」（11回目）

2-3

データの集計、データの並び替え、ランキング、データ解析ツール「データサイエンス概論」（12回目）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）○数理・データサイエンス・AIに関心を持ち、積極的に授業に参加するとともに、授業前後の学習によって、自らの関心を持
つ問題や疑問を解決するための態度○数理・データサイエンス・AIの基礎知識を学び，得られた知識をもとに適切なデータ利用・活用・提示をすることができる技
能○数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能をもとに、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志でAI等の恩恵を享受し、説明および活用できる能力

3

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式２
関西福祉大学

大学等名プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和4

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称

学生
数

入学
定員

収容
定員

令和4年度
履修者数
合計

社会福祉学部
教育学部
看護学部

437
630
376

合 計

1,443

400 119640 140
340 89
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
345 1,380 348

男性

100
160
85

0

令和3年度

修了者数

女性

合計

114
128
88
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0 330

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

令和2年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

令和元年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

4

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

平成30年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
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0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

平成29年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者
数
合計

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修率

女性

119
30%
140
22%
89
26%
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0 348
25%

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式３
関西福祉大学

大学等名

教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① 全学の教員数(常勤）

80

人 （非常勤）② プログラムの授業を教えている教員数③ プログラムの運営責任者（責任者名） 加藤 明

79

人

12

人

（役職名） 学長

④ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
教務委員会（責任者名） 大山 摩希子（役職名） 委員長

⑤ プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
関西福祉大学会議組織規則及び関西福祉大学会議組織規則施行細則⑥ 体制の目的
関西福祉会議組織施行細則に定める教務委員会は、全学的なカリキュラムの方針についての審議する機能を有し、その機能の中で「共通科目等の調整に関すること」を審議事項としている。

⑦ 具体的な構成員
教務委員長：大山 摩希子教授（教育学部長）
委員：中村 剛教授（社会福祉学部長）
委員：岩間 文雄教授（社会福祉学部教務委員長）
委員：新川 靖教授（教育学部児童教育学科長、教育学部教務委員長）
委員：池永 理恵子教授（教育学部保健教育学科長）
委員：大沼 勇人准教授（教育学部教務委員）
委員：難波 峰子教授（看護学部長）
委員：濱西 誠司准教授（看護学部教務委員長）

5

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑧ 履修者数・履修率の向上に向けた計画 ※様式１の「履修必須の有無」で「計画がある」としている場合は詳細について記載すること
25%50%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
75%
100%
100%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）1,380
具体的な計画
令和4年度に開講した「データサイエンス概論」は、全学生の履修を前提に配置しており、令和4
年度は、社会福祉学部、教育学部の必修科目として位置づけ、1年生全員が履修している。な
お看護学部は指定規則における変更承認申請との関連で、まず選択科目として配置するとともに、今後の社会動向の変容等やデータサイエンス概論の重要性を説明する等の履修指導により1年生全員が履修している。
令和5年度からは看護学部も必修科目するため、令和5年度以降関西福祉大学に入学する学生は全員、本プログラムを履修することとなる。

⑨ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等④にも関連するが、令和4年度は社会福祉学部・教育学部の必修科目、看護学部の選択科目（履修指導により全員履修）、令和5年度からは全学的に必修科目として位置づける。

⑩ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
新入生オリエンテーション時に必修科目としての位置づけ等を説明し、入学生全員が履修する。
（令和4年度に限り、看護学部においては選択科目として配置しているが、今後の社会動向の変容等やデータサイエンス概論の意義を説明し、履修指導等に取り組み、全員履修している。）

6

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】⑪ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
今後のデジタル社会において、数理・データサイエンス・AIを、日常の生活や仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を主体的に身に付けることができるように全学的な必修科目として「データサイエンス概論」を位置づけ、科目担当教員を中心に修得に向けたサポートを実施する体制としている。

⑫ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み「データサイエンス概論」を含む授業の全学的な体制として、対面授業においては直接指導を受け、授業外であればオフィスアワーを活用することができる。またオンデマンド科目では、本学のLMSを通じて各種質問や授業資料の配布、課題の相談等を随時行える環境を整えている。

7

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

様式４
大学等名

関西福祉大学

自己点検・評価について① プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
共通教務委員会（責任者名） 大山 摩希子② 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点（役職名） 委員長
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学内からの視点
プログラム科目「データサイエンス概論」は、教務委員会にコアチームを設置し、内容等を検討し令和4年度に開設した科目である。全学的に教養科目の必修科目に位置づけ、数理・データサイエンス・AIを実践するにあたって必要となるプログラムの履修・修得状 知識の概論および理論の基礎を学習することを目的としている。履修状況・単位取得状況は、共通教務委員会・各学
況
部教務委員会において確認し、学生指導等を実施している。

学修成果「データサイエンス概論」は、WEBコンテンツを利用し、毎回確認テストを実施しており、学生の理解を促す内容となっている。小テストの受講状況も高く、1年次に履修するため、数理・データサイエンス・AIに関する基礎的知識をもち、4年間の学修を継続することができると考えている。

授業評価アンケート結果からは、満足度が4.3と高く、授業をつうじての知識や技術を身に付ける等の成長度について
学生アンケート等を通じた も4.3と高い。また学修成果・行動調査時における「数理・統計・データサイエンス」に関する知識・技能の定着度意識についても、新規に科目配置された1年生の定着度意識が高い。
学生の内容の理解度
学生アンケート等によって直接的に調査をしていないが、関西福祉大学に入学してくる学生は、今後必修科目として学生アンケート等を通じた 「データサイエンス概論」を全員履修していくこととなるため、今後も学生に必修科目として位置づけている意義等を各
後輩等他の学生への推奨 専門教員と関連付けながら説明していきたい。
度
データサイエンス概論1科目による本プログラムは、令和4年度入学生も実質全員履修、令和5年度からは全学的に必全学的な履修者数、履修 修科目として配置するため、全入学生が履修していくこととなる。
率向上に向けた計画の達成・進捗状況

8

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度【リテラシーレベル】

自己点検・評価の視点

自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学外からの視点
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

令和4年度に開設した科目のため、卒業生は出ていない。今後就職状況も含め評価していく予定である。

プログラム科目「データサイエンス概論」では、コンテンツとして株式会社ベネッセコーポレーションのe-ラーニング教材を活用している。コンテンツは、最新の知見に基づき作成されており、産業界等の視点も反映されている。
産業界からの視点を含め また、福祉系施設・病院・学校等の実習先の意見や同窓会等に意見を聞きながらカリキュラムの内容を充実させていく
た教育プログラム内容・手 予定である。
法等への意見授業で毎回実施しているe-ラーニングを活用したテスト等の回答率は、ほぼ100％に近く、受講生は積極的に取り組ん
数理・データサイエンス・ＡＩを でいる。また、授業評価アンケート「授業に関してのものの見方や考え方は広がりましたか。」という設問においては8割「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意 以上の学生が「強くそう思う」「ややそう思う」と回答しており、学修する意義や楽しさを理解しているということができる。
義」を理解させること
教務委員会において組織したコアチームを中心に授業の進行状況・理解度等について検証しており、教育内容や評価・水準を向上するため方策を議論し改善をはかっている。（令和4年度はコアチームメンバーが科目を担当）
内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業
とすること

9

CampusPlan Web ServiceHelp

シラバス参照講義名

データサイエンス概論＜S＞(副題)
開講責任部署

社会福祉学部社会福祉学科

講義開講時期

前期

講義区分

講義

基準単位数

2

時間

30.00

校地

社会福祉学部

時間数・回

15

学部学科

社会福祉学部社会福祉学科

配当年次

1

担当教員
職種

氏名

所属

准教授

◎ 熊野

講師

水野 秀一

陽人

社会福祉学部
社会福祉学部

授業の到達目標
及びテーマ【学習に取り組む意欲・態度】
数理・データサイエンス・AIに関心を持ち，積極的に授業に参加するとともに，授業前後の学習によって，自らの関心を持つ問題や疑問を解決するための態度を身に付ける．
【知識・技能の習得】
数理・データサイエンス・AIの基礎知識を学び，得られた知識をもとに適切なデータ利用・活用・提示をする
ことができる技能を身に付ける．
【知識・技能を活用して問題を解決するために必要な思考力・判断力・表現力】
数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能をもとに、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意
志でAI等の恩恵を享受し、説明および活用できる能力を身に付ける。
【目
的】
今後のデジタル社会において、数理・データサイエンス・AIを、日常の生活や仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を主体的に身に付けること

授業の概要

この講義では、数理・データサイエンス・AIを実践するにあたって必要となる知識の概論および理論の基礎を学習する。
身近なトピックを中心に取りあげ，グループワークや演習を通して，数理・データサイエンス・AIの基礎と、その応用事例、社会との関わりについて学習する。

授業計画表

No

テーマ

内容

学習課題(授業前学習)

学習課題(授業後学習)

第1回

データサイエンスとは？

データサイエンスとは何かについて理解する

データサイエンスを学習する意義について調べる

データサイエンスとは何かについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第2回

社会で今，何が起きているのか

デジタル社会の視点から，現代社会で起きていることについて理解
する

Society5.0とは何か調べる

デジタル社会の視点から，現代社会で起きていることについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第3回

社会で活用されているデータ

現代社会で活用されているデータにはどのようなものがあるのか理
解する

自身の生活に関するデータには何があるか調べる

現代社会で活用されているデータにはどのようなものがあるのか学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第4回

データ・AIとは何か？

AIとは何か，どのように発展してきたのかを理解する

AIと機械学習の違いについて調べる

AIとは何か，どのように発展してきたのかを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第5回

データ・AIを活用するための技術とはAIを使うためにはどのような技術が必要なのか，AIの課題とは何かを理解するAIを生み出すためには何が必要か調べる

AIを使うためにはどのような技術が必要なのか，AIの課題とは何かを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第6回

データとは？

データとは何かについて理解する

データにはどのような種類があるのか調べる

データとは何かについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第7回

データ・AIは
どこで使われているのか？

AIはどこで活用されているのか理解する

見近でAIを活用している例について調べる

AIはどこで活用されているのか学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

10

第8回

データ・AIの最前線

AIはどこまで進化し，生活に根付いているのか理解する

AIの便利さ、怖さについて調べる

AIはどこまで進化し，生活に根付いているのか学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第9回

データを読む（１）

データを読み解くための基礎知識を理解する

平均とは何かついて調べる

データを読み解くための基礎知識を学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第10回

データを読む（２）

データを読み解くための基礎統計を理解する

統計学とは何かについて調べる

データを読み解くための基礎統計を学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第11回

データを説明する

データの提示方法について理解するグラフの作り方について調べる

データの提示方法について学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第12回

データを実際に扱ってみる

データ分析について理解する

これまでのデータを取り扱うために必要なことをまとめる

データ分析について学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第13回

データを扱う上での注意点

データを扱うために注
意すべきことを理解す
る

自身の個人情報とは何を指すのか調べる

データを扱うために注意すべきことを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第14回

AIを扱う上での注意点AIを扱うために注意すべきことを理解する

AIを適切に取り扱うためにはどのようなことに注意すべきか調べる

AIを扱うために注意すべきことを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第15回

データを守る
ためにはデータを取り巻くリス
クについて理解する

データを守るためにはどのようなことに注意すべきか調べる

データを取り巻くリスクについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

学生に対する評価

・授業中確認テスト60％
・期末テスト40％

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11

CampusPlan Web ServiceHelp

シラバス参照講義名

データサイエンス概論〈C〉(副題)
開講責任部署

教育学部児童教育学科

講義開講時期

後期

講義区分

講義

基準単位数

2

時間

0.00

校地

教育学部児童教育学科

時間数・回

15

学部学科

教育学部児童教育学科

配当年次

1

担当教員
職種

氏名

所属

講師

◎ 中田

浩司

教育学部児童教育学科

授業の到達目標
及びテーマ【学習に取り組む意欲・態度】
数理・データサイエンス・AIに関心を持ち，積極的に授業に参加するとともに，授業前後の学習によって，自らの関心を持つ問題や疑問を解決するための態度を身に付ける．
【知識・技能の習得】
数理・データサイエンス・AIの基礎知識を学び，得られた知識をもとに適切なデータ利用・活用・提示をする
ことができる技能を身に付ける．
【知識・技能を活用して問題を解決するために必要な思考力・判断力・表現力】
数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能をもとに、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意
志でAI等の恩恵を享受し、説明および活用できる能力を身に付ける。
【目
的】
今後のデジタル社会において、数理・データサイエンス・AIを、日常の生活や仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を主体的に身に付けること

授業の概要

この講義では、数理・データサイエンス・AIを実践するにあたって必要となる知識の概論および理論の基礎を学習する。
身近なトピックを中心に取りあげ，グループワークや演習を通して，数理・データサイエンス・AIの基礎と、その応用事例、社会との関わりについて学習する。

授業計画表

No

テーマ

内容

学習課題(授業前学習)

学習課題(授業後学習)

第1回

データサイエンスとは？

データサイエンスとは何かについて理解する

データサイエンスを学習する意義について調べる

データサイエンスとは何かについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第2回

社会で今，何が起きているのか

デジタル社会の視点から，現代社会で起きていることについて理解
する

Society5.0とは何か調べる

デジタル社会の視点から，現代社会で起きていることについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第3回

社会で活用されているデータ

現代社会で活用されているデータにはどのようなものがあるのか理
解する

自身の生活に関するデータには何があるか調べる

現代社会で活用されているデータにはどのようなものがあるのか学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第4回

データ・AIとは何か？

AIとは何か，どのように発展してきたのかを理解する

AIと機械学習の違いについて調べる

AIとは何か，どのように発展してきたのかを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第5回

データ・AIを活用するための技術とはAIを使うためにはどのような技術が必要なのか，AIの課題とは何かを理解するAIを生み出すためには何が必要か調べる

AIを使うためにはどのような技術が必要なのか，AIの課題とは何かを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第6回

データとは？

データとは何かについて理解する

データにはどのような種類があるのか調べる

データとは何かについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第7回

データ・AIは
どこで使われているのか？

AIはどこで活用されているのか理解する

見近でAIを活用している例について調べる

AIはどこで活用されているのか学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第8回

データ・AIの最前線

AIはどこまで進化し，生活に根付いているのか理解する

AIの便利さ、怖さについて調べる

AIはどこまで進化し，生活に根付いているのか学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

12

第9回

データを読む（１）

データを読み解くための基礎知識を理解する

平均とは何かついて調べる

データを読み解くための基礎知識を学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第10回

データを読む（２）

データを読み解くための基礎統計を理解する

統計学とは何かについて調べる

データを読み解くための基礎統計を学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第11回

データを説明する

データの提示方法について理解するグラフの作り方について調べる

データの提示方法について学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第12回

データを実際に扱ってみる

データ分析について理解する

これまでのデータを取り扱うために必要なことをまとめる

データ分析について学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第13回

データを扱う上での注意点

データを扱うために注
意すべきことを理解す
る

自身の個人情報とは何を指すのか調べる

データを扱うために注意すべきことを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第14回

AIを扱う上での注意点AIを扱うために注意すべきことを理解する

AIを適切に取り扱うためにはどのようなことに注意すべきか調べる

AIを扱うために注意すべきことを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第15回

データを守る
ためにはデータを取り巻くリス
クについて理解する

データを守るためにはどのようなことに注意すべきか調べる

データを取り巻くリスクについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

学生に対する評価

・授業中確認テスト60％
・期末テスト40％

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13

CampusPlan Web ServiceHelp

シラバス参照講義名

データサイエンス概論〈H〉(副題)
開講責任部署

教育学部保健教育学科

講義開講時期

後期

講義区分

講義

基準単位数

2

時間

30.00

校地

教育学部保健教育学科

時間数・回

15

学部学科

教育学部保健教育学科

配当年次

1

担当教員
職種

氏名

所属

准教授

◎ 大沼

講師

平塚

卓也

教育学部保健教育学科

助教

山口

幸一

教育学部保健教育学科

勇人

教育学部保健教育学科

授業の到達目標
及びテーマ【学習に取り組む意欲・態度】
数理・データサイエンス・AIに関心を持ち，積極的に授業に参加するとともに，授業前後の学習によって，自らの関心を持つ問題や疑問を解決するための態度を身に付ける．
【知識・技能の習得】
数理・データサイエンス・AIの基礎知識を学び，得られた知識をもとに適切なデータ利用・活用・提示をする
ことができる技能を身に付ける．
【知識・技能を活用して問題を解決するために必要な思考力・判断力・表現力】
数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能をもとに、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意
志でAI等の恩恵を享受し、説明および活用できる能力を身に付ける。
【目
的】
今後のデジタル社会において、数理・データサイエンス・AIを、日常の生活や仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を主体的に身に付けること

授業の概要

この講義では、数理・データサイエンス・AIを実践するにあたって必要となる知識の概論および理論の基礎を学習する。
身近なトピックを中心に取りあげ，グループワークや演習を通して，数理・データサイエンス・AIの基礎と、その応用事例、社会との関わりについて学習する。

授業計画表
No

テーマ

内容

学習課題(授業前学習)

学習課題(授業後学習)

第1回

データサイエンスとは？

データサイエンスとは何かについて理解する

データサイエンスを学習する意義について調べる

データサイエンスとは何かについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第2回

社会で今，何が起きているのか

デジタル社会の視点から，現代社会で起きていることについて理解
する

Society5.0とは何か調べる

デジタル社会の視点から，現代社会で起きていることについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第3回

社会で活用されているデータ

現代社会で活用されているデータにはどのようなものがあるのか理
解する

自身の生活に関するデータには何があるか調べる

現代社会で活用されているデータにはどのようなものがあるのか学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第4回

データ・AIとは何か？

AIとは何か，どのように発展してきたのかを理解する

AIと機械学習の違いについて調べる

AIとは何か，どのように発展してきたのかを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第5回

データ・AIを活用するための技術とはAIを使うためにはどのような技術が必要なのか，AIの課題とは何かを理解するAIを生み出すためには何が必要か調べる

AIを使うためにはどのような技術が必要なのか，AIの課題とは何かを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第6回

データとは？

データとは何かについて理解する

データにはどのような種類があるのか調べる

データとは何かについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第7回

データ・AIは
どこで使われているのか？

AIはどこで活用されているのか理解する

見近でAIを活用している例について調べる

AIはどこで活用されているのか学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

14

第8回

データ・AIの最前線

AIはどこまで進化し，生活に根付いているのか理解する

AIの便利さ、怖さについて調べる

AIはどこまで進化し，生活に根付いているのか学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第9回

データを読む（１）

データを読み解くための基礎知識を理解する

平均とは何かついて調べる

データを読み解くための基礎知識を学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第10回

データを読む（２）

データを読み解くための基礎統計を理解する

統計学とは何かについて調べる

データを読み解くための基礎統計を学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第11回

データを説明する

データの提示方法について理解するグラフの作り方について調べる

データの提示方法について学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第12回

データを実際に扱ってみる

データ分析について理解する

これまでのデータを取り扱うために必要なことをまとめる

データ分析について学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第13回

データを扱う上での注意点

データを扱うために注
意すべきことを理解す
る

自身の個人情報とは何を指すのか調べる

データを扱うために注意すべきことを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第14回

AIを扱う上での注意点AIを扱うために注意すべきことを理解する

AIを適切に取り扱うためにはどのようなことに注意すべきか調べる

AIを扱うために注意すべきことを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第15回

データを守る
ためにはデータを取り巻くリス
クについて理解する

データを守るためにはどのようなことに注意すべきか調べる

データを取り巻くリスクについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

学生に対する評価

・授業中確認テスト60％
・期末テスト40％

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15

CampusPlan Web ServiceHelp

シラバス参照講義名

データサイエンス概論〈Ｎ〉(副題)
開講責任部署

看護学部看護学科

講義開講時期

前期

講義区分

講義

基準単位数

2

時間

30.00

校地

看護学部

時間数・回

15

学部学科

看護学部看護学科

配当年次

1

担当教員
職種

氏名

所属

准教授

◎ 西村

助教

遠藤 洋次

夏代

看護学部
看護学部

授業の到達目標
及びテーマ【学習に取り組む意欲・態度】
数理・データサイエンス・AIに関心を持ち，積極的に授業に参加するとともに，授業前後の学習によって，自らの関心を持つ問題や疑問を解決するための態度を身に付ける．
【知識・技能の習得】
数理・データサイエンス・AIの基礎知識を学び，得られた知識をもとに適切なデータ利用・活用・提示をする
ことができる技能を身に付ける．
【知識・技能を活用して問題を解決するために必要な思考力・判断力・表現力】
数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能をもとに、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意
志でAI等の恩恵を享受し、説明および活用できる能力を身に付ける。
【目
的】
今後のデジタル社会において、数理・データサイエンス・AIを、日常の生活や仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を主体的に身に付けること

授業の概要

この講義では、数理・データサイエンス・AIを実践するにあたって必要となる知識の概論および理論の基礎を学習する。
身近なトピックを中心に取りあげ，グループワークや演習を通して，数理・データサイエンス・AIの基礎と、その応用事例、社会との関わりについて学習する。

授業計画表

No

テーマ

内容

学習課題(授業前学習)

学習課題(授業後学習)

第1回

データサイエンスとは？

データサイエンスとは何かについて理解する

データサイエンスを学習する意義について調べる

データサイエンスとは何かについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第2回

社会で今，何が起きているのか

デジタル社会の視点から，現代社会で起きていることについて理解
する

Society5.0とは何か調べる

デジタル社会の視点から，現代社会で起きていることについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第3回

社会で活用されているデータ

現代社会で活用されているデータにはどのようなものがあるのか理
解する

自身の生活に関するデータには何があるか調べる

現代社会で活用されているデータにはどのようなものがあるのか学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第4回

データ・AIとは何か？

AIとは何か，どのように発展してきたのかを理解する

AIと機械学習の違いについて調べる

AIとは何か，どのように発展してきたのかを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第5回

データ・AIを活用するための技術とはAIを使うためにはどのような技術が必要なのか，AIの課題とは何かを理解するAIを生み出すためには何が必要か調べる

AIを使うためにはどのような技術が必要なのか，AIの課題とは何かを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第6回

データとは？

データとは何かについて理解する

データにはどのような種類があるのか調べる

データとは何かについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第7回

データ・AIは
どこで使われているのか？

AIはどこで活用されているのか理解する

見近でAIを活用している例について調べる

AIはどこで活用されているのか学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

16

第8回

データ・AIの最前線

AIはどこまで進化し，生活に根付いているのか理解する

AIの便利さ、怖さについて調べる

AIはどこまで進化し，生活に根付いているのか学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第9回

データを読む（１）

データを読み解くための基礎知識を理解する

平均とは何かついて調べる

データを読み解くための基礎知識を学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第10回

データを読む（２）

データを読み解くための基礎統計を理解する

統計学とは何かについて調べる

データを読み解くための基礎統計を学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第11回

データを説明する

データの提示方法について理解するグラフの作り方について調べる

データの提示方法について学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第12回

データを実際に扱ってみる

データ分析について理解する

これまでのデータを取り扱うために必要なことをまとめる

データ分析について学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第13回

データを扱う上での注意点

データを扱うために注
意すべきことを理解す
る

自身の個人情報とは何を指すのか調べる

データを扱うために注意すべきことを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第14回

AIを扱う上での注意点AIを扱うために注意すべきことを理解する

AIを適切に取り扱うためにはどのようなことに注意すべきか調べる

AIを扱うために注意すべきことを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第15回

データを守る
ためにはデータを取り巻くリス
クについて理解する

データを守るためにはどのようなことに注意すべきか調べる

データを取り巻くリスクについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

学生に対する評価

・授業中確認テスト60％
・期末テスト40％

ウインドウを閉じる

17CampusPlan Web ServiceHelp

シラバス参照講義名

データサイエンス概論〈Ｎ〉(副題)
開講責任部署

看護学部看護学科

講義開講時期

後期

講義区分

講義

基準単位数

2

時間

30.00

校地

看護学部

時間数・回

15

学部学科

看護学部看護学科

配当年次

1

担当教員
職種

氏名

所属

准教授

◎ 西村

助教

遠藤 洋次

看護学部

助教

飯田 直美

看護学部

助教

砂原 雅美

看護学部

夏代

看護学部

授業の到達目標
及びテーマ【学習に取り組む意欲・態度】
数理・データサイエンス・AIに関心を持ち，積極的に授業に参加するとともに，授業前後の学習によって，自らの関心を持つ問題や疑問を解決するための態度を身に付ける．
【知識・技能の習得】
数理・データサイエンス・AIの基礎知識を学び，得られた知識をもとに適切なデータ利用・活用・提示をする
ことができる技能を身に付ける．
【知識・技能を活用して問題を解決するために必要な思考力・判断力・表現力】
数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能をもとに、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意
志でAI等の恩恵を享受し、説明および活用できる能力を身に付ける。
【目
的】
今後のデジタル社会において、数理・データサイエンス・AIを、日常の生活や仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を主体的に身に付けること

授業の概要

この講義では、数理・データサイエンス・AIを実践するにあたって必要となる知識の概論および理論の基礎を学習する。
身近なトピックを中心に取りあげ，グループワークや演習を通して，数理・データサイエンス・AIの基礎と、その応用事例、社会との関わりについて学習する。

授業計画表

No

テーマ

内容

学習課題(授業前学習)

学習課題(授業後学習)

第1回

データサイエンスとは？

データサイエンスとは何かについて理解する

データサイエンスを学習する意義について調べる

データサイエンスとは何かについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第2回

社会で今，何が起きているのか

デジタル社会の視点から，現代社会で起きていることについて理解
する

Society5.0とは何か調べる

デジタル社会の視点から，現代社会で起きていることについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第3回

社会で活用されているデータ

現代社会で活用されているデータにはどのようなものがあるのか理
解する

自身の生活に関するデータには何があるか調べる

現代社会で活用されているデータにはどのようなものがあるのか学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第4回

データ・AIとは何か？

AIとは何か，どのように発展してきたのかを理解する

AIと機械学習の違いについて調べる

AIとは何か，どのように発展してきたのかを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第5回

データ・AIを活用するための技術とはAIを使うためにはどのような技術が必要なのか，AIの課題とは何かを理解するAIを生み出すためには何が必要か調べる

AIを使うためにはどのような技術が必要なのか，AIの課題とは何かを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第6回

データとは？

データとは何かについて理解する

データにはどのような種類があるのか調べる

データとは何かについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

18

第7回

データ・AIは
どこで使われているのか？

AIはどこで活用されているのか理解する

見近でAIを活用している例について調べる

AIはどこで活用されているのか学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第8回

データ・AIの最前線

AIはどこまで進化し，生活に根付いているのか理解する

AIの便利さ、怖さについて調べる

AIはどこまで進化し，生活に根付いているのか学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第9回

データを読む（１）

データを読み解くための基礎知識を理解する

平均とは何かついて調べる

データを読み解くための基礎知識を学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第10回

データを読む（２）

データを読み解くための基礎統計を理解する

統計学とは何かについて調べる

データを読み解くための基礎統計を学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第11回

データを説明する

データの提示方法について理解するグラフの作り方について調べる

データの提示方法について学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第12回

データを実際に扱ってみる

データ分析について理解する

これまでのデータを取り扱うために必要なことをまとめる

データ分析について学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第13回

データを扱う上での注意点

データを扱うために注
意すべきことを理解す
る

自身の個人情報とは何を指すのか調べる

データを扱うために注意すべきことを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第14回

AIを扱う上での注意点AIを扱うために注意すべきことを理解する

AIを適切に取り扱うためにはどのようなことに注意すべきか調べる

AIを扱うために注意すべきことを学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

第15回

データを守る
ためにはデータを取り巻くリス
クについて理解する

データを守るためにはどのようなことに注意すべきか調べる

データを取り巻くリスクについて学んだことをノート等にまとめ、理解を深める

学生に対する評価

・授業中確認テスト60％
・期末テスト40％

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192022年度 社会福祉学部のカリキュラム・マップ【ディプロマ・ポリシー】
次に示す３項目の能力・素養を身につけ、かつ、所定の単位を修得した学生に卒業を認定し、学位を授与する。
（１）どのような時代が来ても、ほんとうに大切なことを見極められる教養と人間性（２）人や地域が抱えている課題を見極め、その課題を改善・解決できる高度な専門性（３）身につけた教養と専門性を、地域社会の貢献に結びつける社会性と公共性

ディプロマ・ポリシー
DP（１）どのような時代が来ても、ほんとうに大切なことを見極められる教養と人間性

四
年
次
履
修

三
年
次
履
修

四
年
間
の
学
修

運動の科学
臨床への宗教学
人間と宗教
スピリチュアル支援論
福祉哲学
国際開発と渡航医学

二
年
次
履
修

一
年
次
履
修

心理学と心理的支援
心理学基礎論
健康体育法
日本史
哲学
実践的教養論
くらしと日本国憲法
くらしと法（国際法を含む）
くらしと経済（国際経済を含む）
社会学と社会システム
赤穂学
リベラルアーツとSDGs
データサイエンス概論
情報科学
情報処理
国語表現法
基礎総合英語Ⅰ
基礎総合英語Ⅱ
英会話
手話（基礎）
生と死の教育社会福祉の原理と政策Ⅰ
ソーシャルワークの基盤と専門職
医学概論（２）人や地域が抱えている課題を見極め、その課題を改善・解決できる高度な専門性
就労支援と福祉計画
刑事司法と福祉
スクールソーシャルワーク論
精神保健福祉援助実習指導Ⅱ
スクールソーシャルワーク演習
スクールソーシャルワーク実習指導
スクールソーシャルワーク実習
教職論
社会福祉の原理と政策Ⅱ
社会福祉調査の基礎
地域福祉と包括的支援体制Ⅱ
福祉サービスの組織と経営
障害者福祉Ⅱ
保健医療と福祉
権利擁護を支える法制度
ソーシャルワーク演習(専門)Ⅰ（実践演習）
ソーシャルワーク演習(専門)Ⅱ（実践演習）
ソーシャルワーク実習指導Ⅱ
ソーシャルワーク実習指導Ⅲ
ソーシャルワーク実習Ⅱ
ソーシャルワークの理論と方法(専門)
カウンセリング概論
コミュニケーション心理学
臨床心理学Ⅰ
臨床心理学Ⅱ
心理療法
教育相談
特別支援教育スポーツ科学
心理検査法実習
精神保健福祉援助演習Ⅰ
精神保健福祉援助演習Ⅱ
精神保健福祉援助実習指導Ⅰ
精神保健福祉援助実習
フィットネス・エクササイズの理論と実際Ⅰ
フィットネス・エクササイズの理論と実際Ⅱ
コーチング学
トレーニング理論演習
ソーシャルワークの理論と方法Ⅰ
ソーシャルワークの理論と方法Ⅱ
ソーシャルワークの理論と方法(専門)Ⅰ
ソーシャルワークの理論と方法(専門)Ⅱ
社会保障Ⅰ
社会保障Ⅱ
介護福祉論
貧困に対する支援ソーシャルワーク演習（基礎演習）
家族社会学
地域社会学
精神保健学Ⅰ
精神保健学Ⅱ
精神障害リハビリテーション論
精神保健福祉の原理
精神保健福祉制度論
教育社会学
認知心理学Ⅰ
認知心理学Ⅱ
心理測定法
老年医学
教育心理学
スポーツ指導論
スポーツマネジメント論
ジュニアスポーツ指導法
障がい者スポーツ指導法
心理学基礎実験ソーシャルワーク入門
福祉基礎実習ソーシャルワーク実習Ⅰ
ハイパフォーマンス演習Ⅰ
ハイパフォーマンス演習Ⅱ
ソーシャルワークの基盤と専門職(専門)地域福祉と包括的支援体制Ⅰ
高齢者福祉
障害者福祉Ⅰ
児童・家庭福祉
精神医学
発達心理学Ⅰ
発達心理学Ⅱ
社会心理学
スポーツパフォーマンス演習Ⅰ
スポーツパフォーマンス演習Ⅱ

20（３）身につけた教養と専門性を、地域社会の貢献に結びつける社会性と公共性演習Ⅳ（Ａ）（自己実現演習）
演習Ⅳ（Ｂ）（自己実現演習）

演習Ⅲ（Ａ）（論文作成演習）
演習Ⅲ（Ｂ）（論文作成演習）

キャリア形成Ⅲ
ソーシャルワーク実習指導Ⅰ（サービスラーニング）
演習・ｺﾐｭﾆﾃｨｱﾜｰⅡ（Ａ）（地域実践演習）
演習・ｺﾐｭﾆﾃｨｱﾜｰⅡ（Ｂ）（地域実践演習）

人間関係学
キャリア形成Ⅰ
キャリア形成Ⅱ
ボランティア論
演習Ⅰ（Ａ）（専門教養演習）
演習Ⅰ（Ｂ）（専門教養演習）
実践的公共論2022年度 教育学部 児童教育学科のカリキュラム・マップ【ディプロマ・ポリシー】
次に示す能力・素養を身につけ、かつ、所定の単位を修得した学生に卒業を認定し、学位を授与する。
（１）教育･保育の専門家としての豊かな人間性と使命感の養成（２）子どもの｢生きる力｣を育むための専門知識と実践力（３）子どもの問題解決を図るため、地域･家庭と連携する力

ディプロマ・ポリシー
DP

教育・保育の専門家としての豊かな人間性と使命感の育成子どもの｢生きる力｣を育むための専門知識と実践力

子どもの問題解決を図る為の地域・家庭と連携する力の育成

四スクールソーシャルワーク論

教職実践インターンシップ

年

子ども家庭支援の心理学

教職実践演習（小・幼）

子育て支援

教職（幼）・保育実践演習

保育実習Ⅲ（施設実習）

卒業研究

医学知識

図画工作表現（応用）保育の計画と評価

乳児保育Ⅱ

生物学

教育課程論

教育実習指導（小）青年期の発達心理

音楽科指導法

教育実習Ⅰ（小）心理検査法実習

家庭科指導法

教育実習Ⅱ（小）体育科指導法

教育実習指導（幼）道徳教育論

教育実習Ⅰ（幼）生徒指導論

教育実習Ⅱ（幼）履

教育相談

保育実習指導Ⅰ

修

進路指導論

保育実習Ⅰ

特別活動及び総合的な学習の時間の指導法

保育実習指導Ⅱ

社会的養護内容

保育実習Ⅱ（保育所実習）

子どもの保健Ⅱ

教育専門演習Ⅰ

子どもの食と栄養教育専門演習Ⅱ

次
履
修

三
年
次

保育内容（表現）

四
年
間
の
学
修

レクリエーション論

教育哲学

英語科指導法保育の心理学

運動の科学

教育心理学

社会的養護原理

乳児保育Ⅰ

英会話(基礎）

教育社会学

子どもの保健Ⅰ

障がい児保育英会話(応用）音楽表現（基礎）

保育内容（健康）

子ども家庭福祉

手話（基礎）

音楽表現（応用）

保育内容（人間関係）

臨床心理学

情報処理

運動表現

保育内容（環境）

心理療法

赤穂学

図画工作

保育内容（言葉）

認知心理学Ⅰ

ボランティア論

家庭

保育内容指導法Ⅰ

認知心理学Ⅱ

履

ユニバーサル社会論

教育方法論

保育内容指導法Ⅱ

カウンセリング概論

修

地域社会学

ICT活用の理論と方法

特別支援教育精神保健学Ⅰ

化学

国語科指導法子どもの人権論

精神保健学Ⅱ

国際関係論

社会科指導法

レクリエーション実践論

精神医学

哲学

算数科指導法子ども家庭支援論

心理測定法

人間と宗教

理科指導法

教育基礎演習Ⅰ

心理学基礎実験

臨床への宗教学

生活科指導法教育基礎演習Ⅱ

キャリア形成Ⅱ

図工科指導法

健康体育法

心理学概論

算数

幼児理解

基礎総合英語

心理学基礎論理科

発達心理学Ⅰ

中国語

教職論

生活

発達心理学Ⅱ

国語表現法

教育原理

音楽

コミュニケーション心理学

データサイエンス概論

保育原理

体育

社会心理学

情報科学

保育者論

児童英語

履

社会学

音楽技術（基礎）

社会福祉学原論

修

くらしと日本国憲法

音楽技術（応用）

保育内容総論生と死の教育図画工作表現（基礎）子どもの教育とメディア

日本史

国語

大学入門演習Ⅰ

リベラルアーツとSDGｓ

社会大学入門演習Ⅱ

二
年
次

一
年
次

キャリア形成Ⅰ

21

2022年度 教育学部 保健教育学科のカリキュラム・マップ【ディプロマ・ポリシー】
保健教育（保健学習・保健指導）の知識を基盤としながら、人々の健康保持・増進を図ることができる能力を育成し、青少年の心と身体の健やかな発展に関わる知識に加え、救急看護や精神保健などの看護学的知識を学ぶことにより、確かな知識を持ちながら課題解決のために行動できる実践力を持った学校教員を育成する。
（１） 教科に関する専門的知識と同時に幅広い教養を持ち、運動技術に関わる指導のみならず、青少年が明るく豊かな生活を営む心や態度を育てることのできる保健体育教諭（２） 青少年の心と身体の健やかな発達を担い、学校内外の機関と連携しながらメンタルヘルス問題や健康管理・維持教育に貢献できる養護教諭（３） 保健体育の知識や技術を活かし、教育・スポーツ関係企業、公務員（警察、消防等）等、地域社会で活躍できる人材ディプロマ・ポリシー

DP

人々の健康保持・増進を図ることができ 青少年の心と身体の健やかな発展に関 救急看護や精神保健などの看護学的
る能力
わる知識
知識
スクールソーシャルワーク論

四
年
次
履
修

三
年
次
履
修

四
年
間
の
学
修

二
年
次
履
修

一
年
次
履
修

国際保健

体育経営管理学
道徳教育論
体育実技（体操）
保健体育科指導法Ⅲ
保健体育科指導法Ⅳ
スポーツ科学
フィットネス・エクササイズの理論と実際Ⅰ
フィットネス・エクササイズの理論と実際Ⅱ

医学概論
精神保健

精神医学
栄養学（含：食品学）
運動学（運動方法学を含む）
体育原理
体育社会学
体育心理学
運動の科学
体育実技（水泳）
体育実技（武道）
体育実技（ダンス）
体育実技（ウインタースポーツ）
保健体育科指導法Ⅰ
保健体育科指導法Ⅱ
スポーツ文化スポーツ指導論
スポーツマネジメント
コミュニケーション心理学
健康体育法
公衆衛生学（含：予防医学）
運動生理学
体育実技（陸上）
体育実技（球技Ⅰ）
体育実技（球技Ⅱ）

認知心理学Ⅰ
認知心理学Ⅱ
青年期の発達心理カウンセリング概論
教育心理学
レクリエーション論
生徒指導論
進路指導論
教育相談
レクリエーション実践論
ジュニアスポーツ指導法

健康相談
看護学演習
小児保健
学校看護学
学校看護学演習
学校救急処置
学校救急処置演習

ボランティア論
地域社会学
社会学
哲学
心理学概論
発達心理学Ⅰ
発達心理学Ⅱ

生物学
化学
臨床への宗教学
機能形態学
疫学
養護活動論
感染・免疫学
薬理学
看護学概論
学校保健

基礎総合英語 ・ 英会話（基礎） ・ 中国語
手話（基礎） ・ 国語表現法 ・ 情報科学 ・ データサイエンス概論・リベラルアーツとSDGｓ
赤穂学 ・ 日本国憲法 ・ 国際関係論

22

確かな知識を持ち、課題解決のために行動できる実践力
教職実践演習（養護）教職実践演習（中・高）
卒業研究Ⅰ
卒業研究Ⅱ
教職研究（養護）Ⅱ
教職研究（保健体育）Ⅱ
教育制度論
特別支援教育養護実習指導
養護実習Ⅱ
教育実習指導（中・高）
教育実習Ⅰ（中・高）
教育実習Ⅱ（中・高）
看護実習指導
看護実習
教育専門演習教職研究（養護）Ⅰ
教職研究（保健体育）Ⅰ
英会話（応用）情報処理
キャリア形成Ⅱ
教育課程論
教育方法論
特別活動および総合的な学習の時間の指導法

養護実習Ⅰ
教育基礎演習

人間と宗教
生と死の教育キャリア形成Ⅰ
教職論
教育原理
ICT活用の理論と方法
大学入門演習Ⅰ
大学入門演習Ⅱ2022年度 看護学部 カリキュラム・マップ【ディプロマ・ポリシー】
次に示す４項目の能力・素養を身につけ、かつ所定の単位を修得した学生に卒業を認定し、学位を授与する。
(1)豊かな人間性を育み、ヒューマンケアリングが実践できる能力。
(2)看護の独自性を発揮し、保健・医療・福祉チームで連携・協働できる能力。
(3)国際社会及び地域社会の健康に対する多様なニーズに貢献できる能力。
(4)ヒュ ーマンケアに対する科学的探究心や創造性をもち、生涯学習へ主体的に取り組む姿勢。
ディプロマ・ポリシー
DP

豊かな人間性を育み、ヒューマンケアリングが実践できる能力

看護の独自性を発揮し、保健・医療・福祉チームで連携・協働できる能力。

国際社会及び地域社会の健康に対する多様なニーズに貢献できる能力

ヒュ ーマンケアに対する科学的探究心や創造性をもち、生涯学習へ主体的に取り組む姿勢

分娩産褥期実習

災害看護

国際看護

卒業研究Ⅰ

ヘルスアセスメント

看護管理

継続的健康生活支援実習

卒業研究Ⅱ

クリティカルケア論（含：救急処置）

家族看護

公衆衛生看護学実習

ヒューマンケアリング実習

リハビリテーション看護

産業保健学

公衆衛生看護管理論

地域包括看護実習

四

助産管理

疫学Ⅱ

総合看護研究Ⅰ年

妊娠期の助産診断技術とケア

保健統計Ⅱ

総合看護研究Ⅱ次

分娩期の助産診断技術とケア

保健医療福祉行政論Ⅱ

総合看護研究Ⅲ履

産褥期の助産診断技術とケア

地域母子保健論

新生児・乳幼児期の助産診断技術とケア継続事例実習修

助産診断技術演習
養護実習
養護実習指導
教職実践演習(養護)母性看護学実習

在宅看護援助法

公衆衛生活動論Ⅰ

看護研究法

小児看護学実習

養護活動論

公衆衛生活動論Ⅱ

母性看護学援助法

三

成人看護学実習Ⅰ

教育方法論

地域アセスメント

小児看護学援助法年

成人看護学実習Ⅱ

ヘルスカウンセリング（含：健康相談）

成人看護学援助法Ⅰ次

老年看護学実習

成人看護学援助法Ⅱ履

精神看護学実習

老年看護学援助法

在宅看護実習精神看護学援助法

道徳教育論

助産学概論

修

特別活動及び総合的な学習の指導法

四
年
間
の
学
修

フィジカルアセスメント

公衆衛生学

保健医療福祉行政論Ⅰ

症状の成り立ち

看護過程論

感染看護

疫学Ⅰ

看護倫理

基礎看護学実習Ⅱ

栄養学(含:食品学)

保健統計Ⅰ

病態治療学Ⅰ

運動の科学

保健医療と法

病態治療学Ⅱ

手話(応用)

教育相談

病態治療学Ⅲ

人間と宗教

生徒指導論

病理学

臨床への宗教学

薬理学

スピリチュアル支援論

母性看護学概論

教育原理

公衆衛生看護学概論

履

教育心理学

小児看護学概論

修

教育社会学

成人看護学概論Ⅰ

教育課程論

成人看護学概論Ⅱ

二年
次

老年看護学概論
精神看護学概論
在宅看護概論
生涯発達論
ウイメンズヘルス
養護研究
ヒューマンケアリング論

教養ゼミナール

地域看護概論

看護学概論

看護キャリア形成

学校保健学

データサイエンス概論

生物学

基礎看護技術Ⅰ

ICT活用の理論と方法

化学

基礎看護技術Ⅱ

形態機能学Ⅰ

基礎看護学実習Ⅰ

形態機能学Ⅱ

心理学概論

生化学

日本史

感染・免疫学

健康体育法
人と芸術
赤穂学
くらしと日本国憲法
一年
次

くらしと経済（国際経済を含む）
社会学

履

リベラルアーツとSDGs

修

情報科学
国語表現法
基礎総合英語Ⅰ
基礎総合英語Ⅱ
英会話（基礎）
中国語
手話(基礎)
人間関係学
生と死の教育
哲学
教育原理
教職論

23

関西福祉大学 会議組織規則（目的）第１条 関西福祉大学（以下「大学」という｡ ）は、本学に寄せられた社会や学習者の期待に応えるとともに、大学の建学の精神及び基本理念に基づいて、その社会的責任を遂行しなければならない。この目的を有効に実現するための本学の経営は、激動する社会と環境の変化に対応する柔軟な発想と迅速な意思決定が求められ、それを可能にする責任ある組織運営体制が確立されなければならない。
（趣旨）

第２条 この規則は、前条の目的にそって、本学の審議機関としての会議組織のあり方と運営の基本を定めるものであり、その会議組織は、次条に定めるとおりとする。この場合において、次条に定める会議組織が審議する事項等並びに当該組織の下位の内部組織の設置及びその審議する事項等については、施行細則で定めるものとする。
（会

議）

第３条

本学の経営及び教育研究の円滑な運営をはかるため、次の会議及び委員会を設置する。
(1) 関西福祉大学学長補佐会議(2) 関西福祉大学研究科委員会(3) 関西福祉大学教授会(4) 関西福祉大学学部会(5) 関西福祉大学事務局管理職会議(6) 関西福祉大学各種委員会（この規則第 14 条に定める各種委員会）(7) その他運営上必要な会議（定 足 数）
第４条 各会議は、特に定めるものを除いて 3 分の 2 以上の出席をもって成立する。ただし、休職、留学、並びに公務出張中の者は定足数から除外する。
（議 決 数）第５条 会議の議決は、第 3 条第 1 号、第 5 号に定める会議並びに特に定めるものを除いて出席者の過半数で決するものとする。ただし、可否同数の場合には、議長の決するところによる。
第６条 （削除）
第６条の２ （削除）
（学長補佐会議）
第６条の３ 学長補佐会議は、原則として毎月１回学長が会議を招集、主宰し、次の事項について審議する。
(1) 大学運営に関する重要事項

24

(2) 予算編成に関する事項(3) 教職員の人事に関する事項(4) 教授会及び研究科委員会の事前調整事項(5) 学長諮問事項
２ 学長補佐会議は、次の各号に掲げる者で構成する。
(1) 学長(2) 副学長(3) （削除）(4) 学部長(5) 事務局長(6) 事務局次長(7) 各課室長(8) その他参加できる者
ア 研究科長イ 学長が指名する者（研究科委員会）
第６条の４ 研究科委員会の組織及び運営等に関する事項は、研究科委員会規則で定める。
（教授会）
第７条 教授会の組織及び運営等に関する事項は、関西福祉大学教授会規則で定める。
第８条 （削除）
第８条の２ （削除）
（学部会）
第８条の３ 学部会は、原則として毎月１回、各学部長が招集、主宰し、次の事項について審議する。
(1) 各学部の教育研究に関する事項(2) 学長諮問事項の検討及び答申案の作成に関する事項(3) 学生の学籍異動に関する事項(4) 学生の賞罰及び厚生補導に関する事項(5) その他、各学部長が必要と認める事項
２ 学部会は、各学部に設置し、次の各号に掲げる者で構成する。
(1) 学部長(2) 教授・准教授・講師・助教・助手(3) その他参加できる者
ア 事務局長
イ 学部長が指名する者(4) （削除）25

３ 学部運営上の重要事項について特段の調整が必要な場合、学部長は、当該学部の教授、事務局長及び学部長が指名する者で構成する部会を招集し、主宰することができる。
第９条 （削除）（事務局管理職会議）
第 10 条 事務局管理職会議は、事務局長、事務局次長及び事務局各課室長で構成する。
２ 毎週 1 回定例会議を開催するものとし、事務局長が招集、主宰して経営及び事務局運営に関する事項を審議する。
第 11 条 （削除）第 12 条 （削除）第 13 条 （削除）
（各種委員会）
第 14 条 大学及び附属機関等の運営や教務に関する専門的な課題について審議、提案するため、施行細則で定める各種委員会等を設置する。
２ 前項に規定する委員会のほか、学長が必要と認める場合には、臨時に委員会を置くことができるものとする。
（委員の構成）
第 15 条 委員会は、専任の教職員で構成する。
２ 委員会に委員長を置く。また、委員会の業務により、副委員長を置くことができる。
３ 委員の任期は、1 年とし、再任することができる。ただし、学長は業務の都合により委員の任期を短縮することができる。また、欠員が生じた場合の補充委員の任期は、当該委員の任期の残任期間とする。
４ 委員長・副委員長は、各学部長及び研究科長の推薦により、学長が任命する。
５ 委員長は、必要に応じて委員と協議の上、学生代表及び関係者を委員会に出席させることができる。
（委員長・副委員長）
第 16 条 委員長は、委員会を招集し、議長となる。
２ 副委員長は、委員長を補佐し、委員長が業務その他の事情により不在のときは、委員長職を代行する。
３ 委員長は、議題に応じて、ひろく委員以外からも意見を聴取することができる。
４ 委員長は、委員会の課題に応じて、小委員会または分科会を組織して会務を処理することができる。
５

常設を必要としない小委員会及び分科会は、設置にあたって期限を定めなければならない。
６ 委員長は、委員会の運営に当たっては必要な関係部署に報告し、調整しなければならない。
（委員会の機能・審議事項等）

26

第 17 条 各種委員会の機能・審議事項及び構成員・所管事務局は、施行細則で定める。ただし、学長が必要と認めるときは、各委員会に施行細則で定める項目以外の事項を諮問することがある。
第 18 条 （削除）（細則）

第 19 条 この規則に定めるもののほか、委員会の運営に必要な事項は、各委員会の細則または内規で定めるものとする。
（事務所掌）
第 19 条の２ この規程に関する事務は、総務課が所掌する。
（改

廃）第 20 条 この規則の改廃は、理事会が行う。
附則

この規程は、平成 11 年 4 月１日から施行する。
この規程の施行に伴い、教務、実習、学生、進路指導の各委員会規程は廃止する。
附則

この規程は、平成 13 年 4 月 １日から施行する。
附則

この規程は、平成 15 年 2 月 １日から施行する。
附則

この規程は、平成 16 年 4 月 １日から施行する。
附則

この規程は、平成 17 年 4 月 １日から施行する。
附則

この規程は、平成 17 年 12 月 １日から施行する。
附則

この規程は、平成 19 年 5 月 １日から施行する。
附則

この規程は、平成 20 年 4 月 １日から施行する。
附則

この規程は、平成 21 年 4 月 １日から施行する。
附則

この規程は、平成 22 年 4 月 １日から施行する。
附則

この規程は、平成 23 年 4 月 １日から施行する。
附則

この規程は、平成 24 年 4 月 １日から施行する。

27

附

則

この規程は、平成 25 年 4 月 １日から施行する。
附則

この規程は、平成 26 年 4 月 １日から施行する。
附則

この規程は、平成 27 年 4 月 １日から施行する。
附則

この規程は、平成 28 年 3 月 １日から施行する。
附則

この規程は、平成 28 年 4 月 １日から施行する。
附則

この規程は、平成 28 年 6 月 １日から施行する。

28

関西福祉大学会議組織規則施行細則

第１条 関西福祉大学会議組織規則（以下「規則」という。
）第２条の規定に基づき、規則第３条各号に掲げる会議組織が審議する事項等並びに当該組織の下位の内部組織の設置及びその審議する事項等については、別表１及び２に定めるとおりとする。
第２条 この施行細則は、総務課が所掌し、改廃は理事長が行う。
附 則
この施行細則は、平成２５年 ４月 １日から施行する。
附 則
この施行細則は、平成２６年 ４月 １日から施行する。
附 則
この施行細則は、平成２７年１０月 １日から施行する。
附 則
この施行細則は、平成２８年 ２月 １日から施行する。
附 則
この施行細則は、平成２８年 ３月 １日から施行する。
附 則
この施行細則は、平成２８年 ４月 １日から施行する。
附 則
この施行細則は、平成２９年 ４月 １日から施行する。
附 則
この施行細則は、平成３０年 ４月 １日から施行する。
附 則
この施行細則は、平成３１年 ４月 １日から施行する。
附 則
この施行細則は、令和 ２年 ４月 １日から施行する。
附 則
この施行細則は、令和 ３年 ４月 １日から施行する。
附 則
この施行細則は、令和 ４年 ４月 １日から施行する。

29

関西福祉大学 会議組織規則施行細則

関西福祉大学

教育研究組織

別表1-1

2022．4

社会福祉学研究科
大学院

看護学研究科

教育学研究科学

部

社会福祉学部

社会福祉学科

看護学部

看護学科

教育学部

児童教育学科
保健教育学科

経営戦略室
関西福祉大学
内部校連携推進室

事務局

総務課
教務課

附属図書館

学生支援課

附属地域センター

入試広報課
地域連携推進室
キャリア開発課

健康管理センター
情報システムセンター
教職センター
ｷｬﾘｱ･ﾃﾞｨﾍﾞﾛｯﾌﾟﾒﾝﾄ･ｾﾝﾀｰ
入試センター30関西福祉大学 会議組織規則施行細則

関西福祉大学

別表1-2

社会福祉学研究科

会議組織図 2022.4
社会福祉学研究科委員会

入試合否判定委員会

看護学研究科

看護学研究科委員会
入試合否判定委員会（博士前期）
入試合否判定委員会（博士後期）

教育学研究科

教育学研究科委員会
入試合否判定委員会

研究倫理審査委員会（各学部・研究科）研究倫理審査部会

入試委員会
広報委員会
指定強化クラブ活動推進委員会
教務委員会（共通）
建学の精神を軸とした社会人基礎力養成委員会

ＦＤ委員会
学園本部組織理事会･評議員会

大学経営委員会

学生委員会（各学部）学生部会

研究委員会（各学部）研究部会

研究紀要編集委員会

自己点検委員会

学長補佐会議国際交流委員会

学長

教授会
入試合否判定委員会

社会福祉学部

社会福祉学部会

教務委員会
実習委員会
進路・就職委員会

国試委員会
教育学部

教育学部会

教務委員会
実習委員会
進路・就職委員会

看護学部

看護学部会

教務委員会
実習委員会
進路・就職委員会

国試委員会
外部資金獲得推進委員会

教職員合同会議

HA(ﾋｭｰﾏﾝ・ｱﾌｪｱｰｽﾞ)
委員会

附属図書館
運営委員会

安全衛生委員会

教職センター運営委員会
附属地域センター
運営委員会
地域連携推進室
運営委員会
健康管理センター
運営委員会

学生相談支援室会議

情報システムセンター
運営委員会
学習ステーション
運営委員会

経営戦略会議事務局

事務局管理職会議

31（各学部）研究会

別表２
１

大学管理・運営及び学部・研究科の運営に係る会議

学長補佐会議、研究科委員会、教授会、学部会、事務局管理職会議は、関西福祉大学会議組織規則の定めるところによる。

２

各種委員会（全学共通）会議組織名称

入

試

委

員

機

会

能

審

議

事

項

等

1）学部及び大学院の入試制度に関すること
入 学 試 験 制 度 及 び 入 2）入学者選抜の基本方針に関すること
学 試 験 の 実 施 計 画 に 3）入学試験の実施計画に関すること
関することを審議
4）入学試験に係る調査・研究に関すること
5)その他入学試験に関すること

構

成

員

所管事務局

・教員 各学部より
原則 1 名以上
入試広報課
・職員 1 名以上

1）教育研究活動を中心とする様々な取組みに係る大学全体としての広報計画の策定に関すること
2）教育情報の公表に係る調査・研究及び公表に関すること
3）公開講演会等の広報関連事業の計画・実施に関すること
広報施策・活動及び学 4）ホームページの運営・管理に
広

報

委

員

会

生募集・入学定員の確関すること

保 に 関 す る こ と を 審 5）学生募集計画の策定に関する議・教員 各学部より
原則 1 名以上
入試広報課
・職員 1 名以上

こと
6）学生募集のための企画に関すること
7）学生募集のための各種資料の作成に関すること
8）入学定員確保のための新規各種施策に係る計画の立案
9）その他広報に関すること
1）指定強化クラブの運営に関すること
2）指定強化クラブに係る施設・設備

指 定 強 化 ク ラ ブ
活 動 推 進 委 員 会

指定強化クラブの活性化に関することを
審議等の整備、指導者の確保等に関すること
3）指定強化クラブの指定に関すること4）その他指定強化クラブに関すること

32

・教員 各学部より
原則 1 名以上
・職員 1 名以上
・クラブ指導者等

学生支援課

２

各種委員会（全学共通）つづき

会 議 組 織 名 称

機

能

審

議

事

項

等

構

成

員

所管事務局

1)全学的なカリキュラムの方針に関すること
2)シラバスの内容に関すること
3)共通科目等の調整に関すること
教

務

委

員

会

（学部共通）

全 学 的 な カ リ キ ュ ラ 4)試験・履修及び成績評価、単位認定に
ム の 方 針 に つ い て の 関すること
審議5)その他教務に関すること

教養教育の取り組みに関すること
教養教育改革部会

建学の精神を軸とした社会人基礎力養成
委

Ｆ

員

Ｄ

委

会

員

会

・教員 各学部より
原則 1 名以上
教務課
・職員 1 名以上

建学の精神推進に関
す るこ とお よび 学風

1）建学の精神推進に関すること

醸 成に 関す るこ とを

2）学風醸成に関すること

・教員 各学部より
原則 1 名以上
・職員 1 名以上

教務課

・教員 各学部より教務課
原則 1 名以上
学生支援課
・職員 1 名以上

審議

ＦＤ（教員の授業内

1）ＦＤ活動に係る全学的方針

容・方法の改善のため

2）ＦＤ活動の実施計画の立案の組織的取組、授業及

3）ＦＤ活動の評価

び教育業績評価等）に

4）ＦＤ活動に関する情報収集及び提供

関することを審議

5) その他ＦＤ活動に関すること

・教員 各学部より
原則 1 名以上
・職員 1 名以上

教務課

・教員 各学部より
原則 1 名以上
・職員 1 名以上

学生支援課

・教員 各学部より
原則 1 名以上
・職員 1 名以上

図書館

1）学生生活に係る助言・指導に関すること
2）学友会・課外活動・学外活動に関すること
学

生

委

員

会

学生の生活・福利・

3）学生に対する各種支援に関すること

厚生・補導に関する

4）教育後援会との連携に関することこと

社会福祉学部学生部会
教育学部学生部会
看護学部研究学生部会
1）教員にかかる講演会・シンポジウムなどの企画・運営に関すること

研

究

委

員

会

研究に関することを審議

2)「関西福祉大学研究会」の運営に関すること
社会福祉学部研究部会
教育学部研究部会
看護学部研究部会

研究紀要編集委員会

研究紀要に関すること研究紀要に関すること

33

教員 各学部より
原則 1 名以上

２

各種委員会（全学共通）つづき

会 議 組 織 名 称

機

能

審

議

事

項

等

構

成

員

所管事務局

1)研究の計画等の審査に関すること
2)研究倫理のあり方に係る基本的事項
研究倫理審査委員会

研究倫理に関することを審議

に関すること
3)その他研究倫理に関すること
社会福祉学部研究倫理審査部会

・教員 各学部より
原則 1 名以上
・職員 1 名以上
・学外委員

教務課

・教員 各学部より
原則 1 名以上
・職員 1 名以上

総務課

教育学部研究倫理審査部会
看護学部研究倫理審査部会
1)自己点検・評価に関する活動方針を策定し、学長の承認を得て決定する。
2)自己点検・評価の実施年度ごとに、起案分担表に基づいて起案担当者を自己点検委員会

自己点検評価及び評
価結果の公表等に関することを審議選出し、学長の承認を得て決定する。
3)起案担当者により起案された「自己点検・評価書」の内容を点検の上取
りまとめ、学長に報告する。
4)「年次報告書」をとりまとめ、「評価報告書案」を作成し、学長に報告する。
1）学生の海外留学に関すること
2）外国の大学等との提携に関すること

国 際 交 流 委 員 会

国際交流に関することを審議

3）国際交流に関する情報収集・調査に関すること

・教員 各学部より
原則 1 名以上
学生支援課
・職員 1 名以上

4）学生の海外研修に関すること
5）その他国際交流に関すること

外 部 資 金 獲得 推 進 委員 会

科学研究費・共同研究費
に関することを審議

科学研究費・共同研究費に関すること

・教員 各学部より
原則 1 名以上
・職員 1 名以上

総務課

・教員 各学部より
原則 1 名以上
・職員 1 名以上

総務課

・教員 各学部より
原則 1 名以上
・職員 1 名以上

総務課

1）人権教育に関すること
ＨＡ（ﾋｭｰﾏﾝ･ｱﾌｪｱｰｽﾞ）
委員

会

学生・教職員の人権・ 2）ﾊﾗｽﾒﾝﾄの防止及び啓発に関すること
個人情報保護等に関

3）個人情報保護に関することすることを審議

4）その他学生・教職員の人権・個人情報保護等に関すること

安 全 衛 生 委 員 会

教職員の安全衛生に関することを審議

教職員の安全衛生に関すること

34

３

各種委員会（学部・研究科に必要に応じて設置する委員会）
会議組織名称

機

能

審

議

事

項

等

構

成

員

所管事務局

1）カリキュラムの編成及び時間割に関すること
2）専門教育、教養教育の実施に関する
教

務

委

員

会

教務に関することを審議

こと
3）授業計画（シラバス）に関すること

・各学部の教員 2
名以上
教務課
・職員 1 名以上

4）試験、履修及び成績評価、単位認定に関すること
5）その他各学部の教務に関すること

1）実習に係る企画・調査に関すること
2）実習先の開拓・確保に関すること
実

習

委

員

会

実習に関することを

3）実習の運営に関すること

審議4）実習に係る学生への指導・助言等に・各学部の教員 2
名以上
・職員 1 名以上

教職支援室
教務課

関すること
5）その他各学部の実習に関すること

1）就職支援の方針に関すること
2）就職支援の計画及び実施に関すること
3）各種資格取得支援、就職・公務員試
験対策等に関すること
進路・就職委員会

学生の就職支援に関することを審議

4）就職に関する情報の収集及び提供に関すること
5）就職に係る相談に関する事項

・各学部の教員 2
名以上
・職員 1 名以上

キャリア開発課

・各学部の教員 2
名以上
・職員 1 名以上

教務課

6）キャリア支援に関する事項
7）進学情報の収集及び提供等に関すること
8）その他各学部の進路・就職に関する
こと
国

試

委

員

社会福祉学部
看護学部

会1）国家試験対策の企画に関すること
国家試験対策に関す

2）国家試験対策の運営に関することることを審議3）その他各学部の国家試験対策に関す
ること

35

４

附属機関等に設置する委員会
会議組織名称

機

能

審

議

事

項

等

構

成

員

所管事務局

1）図書館システムの管理運営
2）学術情報に関すること
附属図書館運営委員会

附属図書館の運営

3）図書の収集・管理に関することを

4）図書館運営に係る学外関係機関

審議

との連携

1）附属図書館長
2) 教 員 各 学 部 より原則 1 名以上
3)職員 1 名以上

図書館

・教員 各学部より
原則 1 名以上
・職員 1 名以上

教職支援室5）その他附属図書館の運営に関すること

教職センター運営委員会

教職課程の運営に 1)教員採用試験対策に関すること
関することを審議

2)その他教職課程に関すること

1）附属地域センターの管理運営
2）臨床福祉サービス（相談活動）
に関すること附属地域センター
運

営

委

員

会

附属地域センターの運営に関する
ことを審議

3）コミュニティ実践（地域福祉活動） 1）センター長
に関すること4）オープン化事業に関すること
5）学生ボランティアへの支援に関す

2) 教 員 各 学 部 より原則 1 名以上
3)職員 1 名以上

地域センターること6）その他附属地域センターの運営に関すること

地 域 連 携 推 進 室

地域連携に関する

運

ことを審議

営

委

員

会

1) 高大連携に関すること
2) 自治体との連携に関すること
3) その他地域連携に関すること

1) 室長
2) 教 員 各 学 部 より原則 1 名以上
3)職員 1 名以上

地域センター4) 室長が必要と認める者
1）センター長
2）嘱託医
3）総務課長4）学生支援課長

センター（長）所定

5）教員

各学部よ

り原則 1 名以上
健
セ
運

康
ン
営

委

管

理

センター業務の

6）健康管理センタ

ター

運営に関することー担当職員(看護

会

を審議

師)

員

学生相談支援室会議
学生相談支援室の運営に関する
こと

1) 室長
2) 教 員 各 学 部 より原則 1 名以上
3)職員 1 名以上
4) 室長が必要と認
める者

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健康管理
センター

学生支援課

情報システムセンタ
ー 運 営 委 員 会

1）センター長2) 教 員 各 学 部 より原則 1 名以上
3)職員 1 名以上

センター業務の運営に関することをセンター（長）所定

審議総務課

4) 室長が必要と認める者

学習ステーション
運

５

営

委

員

会

学習ステーションの運営に関するこ

1)学習ステーションに関すること

・教員 各学部より
原則 1 名以上
・職員とを審議

キャリア開発課

1 名以上

大学の運営上必要な会議
会議組織名称経 営 戦 略 会 議

教 職 員 合 同 会 議

事務局職員合同会議

機

能

審

議

事

項

等

構

成

員

所管事務局

ＩＲを用いた経営

1)ＩＲに関すること

戦略の計画・立案

2)経営戦略に関すること

学長補佐会議の構
成員

経営戦略室

情報提供及び情報交換

教職員

総務課

情報提供及び情報交換

事務職員

総務課

大学全体の運営方
針の伝達
事務局全体の運営
方針の伝達

37

数理・データサイエンス・AI教育プログラム

データサイエンス概論
プログラムの概要✱ 実施体制：共通教務委員会（プログラムの運営・点検・評価・改善）プログラムの目的

学修成果

今 後 のデジタル社 会において 、数理・○初年次に配当し、4年間における学修の基礎として数理・

データサイエンス・AIを、日常の生活や仕データサイエンス・AIに関する知識を位置付け。

事等の場で使いこなすことができる基礎的○全学的に必修科目として配置し、数理・データサイエンス・素養を主体的に身に付けること。

AIの基礎的知識を身に付けた人材を育成。

カリキュラム「データサイエンス概論」（2単位）：必修

授業の概要
数理・データサイエンス・AIを実践するにあ

履修の促進

授業の評価

○共通教務委員会で全学的プロ○WEBコンテンツ・e-ラーニ

グラムとして検討・運営。

ング、LMS（学習管理システ）

たって必要となる知識の概論および理論の基礎を○令和5年度より全学的に必修を活用。

学習する。オンデマンドコンテンツを活用しなが科目として配置し、全入学生が○学生による課題提出率、授業履修。

評価アンケートにおける履修満ら身近なトピックを中心に取りあげ、数理・デー
タサイエンス・AIの基礎と、その応用事例、社会

足度は高く、学修することの意との関わりについて学習する。

義・楽しさを理解。

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